Agentic AI là gì? Sự khác biệt giữa Generative AI và Agentic AI?

Agentic AI là gì? Đâu là sự khác biệt giữa Agentic AI và Generative AI? Trong bài viết này, FPT.AI sẽ phân tích khái niệm Agentic AI, cách hoạt động, ứng dụng thực tế, các framework triển khai và xu hướng phát triển toàn cầu, giúp doanh nghiệp hiểu rõ cơ hội và thách thức của AI thế hệ mới. Cùng FPT.AI khám phá trong bài viết sau.

Agentic AI là gì?

Agentic AI là một hệ thống có khả năng tự đặt mục tiêu, tự ra quyết định và hành động chủ động dựa trên bối cảnh thay vì chỉ phản hồi thụ động theo yêu cầu của con người. Agentic AI đại diện cho thế hệ AI có thể “cảm nhận – suy luận – hành động – học hỏi” (Perceive – Reason – Act – Learn), tạo ra chu trình phản xạ linh hoạt và có tính tự chủ cao.

Không giống với Generative AI, vốn chủ yếu tạo ra nội dung theo prompt, Agentic AI có thể tự chia nhỏ tác vụ, lên kế hoạch thực hiện, sử dụng công cụ bên ngoài (tool-use) và điều chỉnh hành vi dựa trên phản hồi từ môi trường. Nhờ vào cơ chế khả năng học tăng cường (Reinforcement Learning) và các kỹ thuật điều phối workflow, Agentic AI đang dần đạt đến mức có thể giải quyết những tình huống phức tạp như con người, ngay cả khi môi trường xung quanh liên tục thay đổi.

Chính nhờ khả năng vận hành độc lập, ra quyết định có mục tiêu và thích ứng với môi trường, Agentic AI đang trở thành bước tiến lớn tiếp theo trong hành trình phát triển AI, nơi mà trí tuệ nhân tạo không còn là công cụ, mà đang dần trở thành đối tác đồng hành thông minh của con người trong sản xuất, vận hành và đổi mới doanh nghiệp.

>>> XEM NGAY: AI Agents là gì? Lợi ích và ứng dụng thực tế của AI Agent

Agentic AI hoạt động như thế nào?

Agentic AI hoạt động dựa trên một quy trình mô phỏng cách con người tư duy và hành động, gồm bốn bước liên tục: Cảm nhận – Suy luận – Hành động – Học hỏi (Perceive – Reason – Act – Learn). Đây chính là vòng lặp thông minh giúp hệ thống tự thích nghi, ra quyết định và cải thiện hiệu suất theo thời gian.

• Nhận thức (Perceive): Đây là bước đầu tiên trong chu trình hoạt động của Agentic AI, tương ứng với khả năng “quan sát” ở con người. Tại đây, AI agentic bắt đầu bằng cách thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như: cảm biến, cơ sở dữ liệu, tài liệu văn bản, hình ảnh, âm thanh hoặc các giao diện người dùng. Hệ thống sẽ phân tích những thông tin này để hiểu bối cảnh, tình huống và các yếu tố đang diễn ra trong môi trường. Việc cảm nhận chính xác giúp Agentic AI đưa ra suy luận hợp lý và phản ứng phù hợp ở các bước sau.
• Lý luận (Reason): Agentic AI sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để phân tích dữ liệu đầu vào, hiểu bối cảnh và xác định mục tiêu. Mô hình này đóng vai trò trung tâm trong việc lên kế hoạch hành động, phối hợp với các tác nhân khác. Ngoài ra, kỹ thuật Retrieval-Augmented Generation (RAG) cũng được áp dụng để tìm kiếm thông tin từ dữ liệu nội bộ, kết hợp vào đầu vào của LLM nhằm tạo phản hồi chính xác và sát với ngữ cảnh hơn. Ví dụ: nếu mục tiêu là xử lý khiếu nại khách hàng, Agentic AI có thể phân tích nội dung cuộc gọi hoặc email để xác định nguyên nhân, mức độ ưu tiên và đề xuất cách phản hồi phù hợp.
• Hành động (Act): Sau khi có chiến lược, agent sẽ thực hiện chuỗi hành động cụ thể như tra cứu thông tin, truy cập API, gửi email, tạo báo cáo, hoặc tương tác với hệ thống khác. Điểm nổi bật của Agentic AI là khả năng tự chủ thực thi nhiệm vụ nhiều bước (multi-step tasks) mà không cần yêu cầu lặp lại từ người dùng.
• Học tập (Learn): Dựa vào kết quả của hành động, hệ thống sử dụng khả năng học tăng cường (Reinforcement Learning) và các phản hồi từ người dùng để tự điều chỉnh hành vi trong tương lai. Đây chính là yếu tố giúp Agentic AI ngày càng thông minh, hiệu quả và thích ứng tốt hơn với các tình huống phức tạp.

>>> XEM THÊM: Agentic RAG là gì? Sự khác biệt giữa Agentic RAG và RAG

Các loại AI Agents trong Agentic AI phổ biến hiện nay

Agentic AI có thể được phân loại theo hai hướng chính: theo cấu trúc hệ thống (số lượng và vai trò của tác nhân), và theo cách hoạt động nội tại (mức độ tự chủ, khả năng học hỏi, ra quyết định). Việc hiểu rõ các loại này giúp doanh nghiệp lựa chọn đúng kiến trúc phù hợp với mục tiêu và quy mô triển khai.

Tác nhân đơn (Single Agent)

Đây là dạng đơn giản nhất, nơi một AI agent xử lý toàn bộ tác vụ từ đầu đến cuối. Loại này thường được ứng dụng trong các hệ thống có quy trình rõ ràng và ít thay đổi như: chatbot trả lời câu hỏi thường gặp (FAQ), công cụ tra cứu trạng thái đơn hàng, hoặc trợ lý ảo lên lịch họp.

• Ưu điểm: Triển khai nhanh, dễ kiểm soát, ít tốn chi phí.
• Hạn chế: Khó mở rộng, không phù hợp với quy trình phức tạp nhiều bước.

Hệ thống nhiều tác nhân (Multi-Agent Systems – MAS)

Trong hệ thống này, nhiều AI agents phối hợp với nhau để xử lý các nhiệm vụ phức tạp, mỗi agent có một vai trò riêng như: thu thập dữ liệu, phân tích, hành động, kiểm tra kết quả… Các agents có thể hoạt động song song hoặc theo chuỗi.

• Ưu điểm: Linh hoạt, mở rộng tốt, phù hợp với quy trình đa nhiệm – ví dụ: chăm sóc khách hàng đa kênh, quản lý dự án phức tạp, xử lý dữ liệu thời gian thực.
• Hạn chế: Phải thiết kế giao tiếp và điều phối giữa các agent, phức tạp hơn trong triển khai.

Tác nhân phản xạ, mục tiêu và học hỏi (Reflex, Goal-based, Learning Agents)

Phân loại này dựa vào mức độ “thông minh” và khả năng thích ứng:

• Tác nhân phản xạ (Reflex Agents): hoạt động theo quy tắc cố định (nếu – thì), phù hợp với tác vụ lặp lại.
• Tác nhân định hướng mục tiêu (Goal-Based Agents): có khả năng suy luận và lập kế hoạch dựa vào mục tiêu cụ thể.
• Tác nhân học hỏi (Learning Agents): sử dụng khả năng học tăng cường (Reinforcement Learning) để cải thiện hành vi qua thời gian.

Loại cuối cùng này đang là nền tảng chính trong các hệ thống Agentic AI hiện đại vì khả năng thích nghi với môi trường thay đổi liên tục.

Tác nhân hỗ trợ công cụ (Tool-augmented Agents)

Đây là dạng phổ biến trong các hệ thống hiện đại như LangChain, AutoGPT, CrewAI, nơi tác nhân không chỉ ra quyết định mà còn kết hợp công cụ bên ngoài như API, trình duyệt, cơ sở dữ liệu để hoàn thành tác vụ.

Ví dụ: một agent có thể đọc email → trích thông tin → gọi API lịch → lên lịch họp → gửi xác nhận. Tất cả được thực hiện tự động theo workflow đã được huấn luyện và điều phối.

Sự khác biệt giữa AI truyền thống, Agentic AI và Generative AI là gì?

Agentic AI vượt trội hơn so với AI truyền thống và Generative AI nhờ khả năng tự chủ và hành động theo mục tiêu. Bảng so sánh dưới đây sẽ giúp bạn thấy rõ sự khác biệt:

Tóm lại, AI truyền thống phù hợp cho tự động hóa tác vụ đơn giản, Generative AI tạo nội dung sáng tạo từ dữ liệu, còn Agentic AI hướng đến hành động tự chủ theo mục tiêu. Sự khác biệt cốt lõi nằm ở mức độ tự chủ và khả năng hành động: GenAI thiên về sáng tạo, Agentic AI thiên về thực thi. Khi kết hợp cả hai, doanh nghiệp có thể xây dựng hệ thống vừa sáng tạo vừa chủ động, mang lại hiệu quả toàn diện.

>>> XEM THÊM: RPA vs AI Agents: Liệu Robotic Process Automation có còn phù hợp trong thời đại AI?

Ứng dụng thực tế của Agentic AI

Agentic AI có tiềm năng ứng dụng rất rộng rãi trong nhiều lĩnh vực và ngành công nghiệp khác nhau. Dưới đây là một số ví dụ về những ứng dụng đáng chú ý của Agentic AI:

• Kinh doanh & Chuỗi cung ứng: Tối ưu quản lý tồn kho, lựa chọn nhà cung cấp, dự báo nhu cầu, tự động hóa quy trình mua sắm & hợp đồng (procurement), giúp giảm chi phí & tránh sai sót.
• Tài chính & Ngân hàng: Giám sát rủi ro, thực hiện kiểm toán tự động, thẩm định tín dụng (loan underwriting) và phân tích điều kiện thị trường để đưa ra chiến lược đầu tư phù hợp.
• Chăm sóc khách hàng / Trải nghiệm khách hàng (Customer Experience): Hỗ trợ trả lời câu hỏi, tương tác qua chatbot/natural language, ghi nhớ lịch sử khách hàng để phản hồi cá nhân hóa và dự đoán nhu cầu.
• Nội dung & Marketing: Tự động viết bài, báo cáo, kịch bản nội dung, tạo hình ảnh / visuals thương hiệu, cá nhân hóa chiến dịch quảng cáo và tối ưu hiệu suất quảng cáo.
• Giáo dục: Agentic AI có thể đóng vai trò như một “gia sư ảo”, theo dõi tiến độ học tập và điều chỉnh bài giảng sao cho phù hợp với từng cá nhân. Thậm chí, nó còn có thể tạo ra các tình huống mô phỏng để việc học trở nên sinh động hơn.
• Chăm sóc sức khỏe: Một bác sĩ có thể nhận trợ giúp từ Agentic AI để theo dõi bệnh nhân liên tục 24/7, tự động điều chỉnh kế hoạch điều trị dựa trên dữ liệu thực tế, và thậm chí cảnh báo sớm khi có dấu hiệu bất thường. Điều này giúp việc chăm sóc y tế trở nên chủ động và cá nhân hóa hơn.
• Phát triển phần mềm: Nếu trước đây lập trình viên phải viết code, debug và kiểm thử thủ công, thì nay Agentic AI có thể hỗ trợ tự động hóa gần như toàn bộ quy trình này. Kết quả là sản phẩm phần mềm được phát triển nhanh hơn, ít lỗi hơn và tiết kiệm chi phí hơn.
• An ninh mạng: Thay vì chờ đến khi sự cố xảy ra, Agentic AI có thể tự động giám sát hệ thống, phát hiện hành vi bất thường và phản ứng ngay lập tức với mối đe dọa, giúp doanh nghiệp bảo vệ dữ liệu quan trọng một cách chủ động.
• Nghiên cứu khoa học: Trong các phòng thí nghiệm, Agentic AI có thể tự thiết kế và thực hiện thí nghiệm, phân tích dữ liệu, rồi đề xuất giả thuyết mới. Điều này giúp các nhà khoa học tiết kiệm thời gian và tập trung vào những phát hiện đột phá.

Quản lý nhân sự: Agentic AI cải thiện quản lý nhân tài bằng cách tự động hóa và nâng cao các quy trình như sàng lọc ứng viên và sắp xếp lịch phỏng vấn, onboarding và đào tạo. Chúng cũng có thể cung cấp tư vấn phát triển nghề nghiệp cá nhân hóa cho nhân viên dựa trên kỹ năng, hiệu suất và nhu cầu của công ty

>>>> KHÁM PHÁ: Ứng dụng AI Agents trong marketing cá nhân hóa

Tại sao Agentic AI lại là xu hướng công nghệ tiềm năng?

Agentic AI đang trở thành tâm điểm trong cộng đồng công nghệ vì mang đến những khả năng mà AI truyền thống hay Generative AI chưa đáp ứng được:

• Khả năng tự chủ cao: Agentic AI có thể hoạt động mà không cần sự can thiệp liên tục từ con người, phù hợp với các quy trình xử lý những nhiệm vụ cần theo dõi liên tục, đòi hỏi xử lý theo thời gian thực như giám sát an ninh mạng hay quản lý logistics.
• Giải quyết vấn đề linh hoạt: Kết hợp khả năng học máy và hành vi hướng tới mục tiêu, Agentic AI có thể phân tích và thích ứng để đưa ra các giải pháp mới, hiệu quả hơn cho mỗi tình huống cụ thể.
• Khả năng thích nghi: Agentic AI có thể điều chỉnh chiến lược dựa trên thông tin mới hoặc thay đổi từ môi trường, giúp xử lý các yêu cầu phức tạp và không dự đoán trước.
• Cá nhân hóa trải nghiệm: Agentic AI có khả năng cung cấp trải nghiệm và giải pháp phù hợp với từng cá nhân, dựa trên việc học hỏi từ các tương tác trước đó. Điều này mang lại giá trị lớn trong việc các nhân hóa quy trình phục vụ khách hàng.
• Khả năng mở rộng nhanh chóng: Sau khi được huấn luyện, Agentic AI có thể triển khai trên nhiều ứng dụng và ngành công nghiệp khác nhau, mang lại tiềm năng thay đổi toàn bộ các lĩnh vực một cách nhanh chóng và hiệu quả.
• Kỹ năng giao tiếp tốt: Agentic AI có thể xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xác nhận kỳ vọng, thảo luận các nhiệm vụ, và thể hiện một mức độ lý luận trong việc ra quyết định, giúp việc tương tác và chỉ đạo các hệ thống này trở nên dễ dàng hơn với con người.

>>> XEM THÊM: Blockchain, Deepseek &AI Agents Định Hình Lại cuộc đua AI

Thách thức khi triển khai Agentic AI

Mặc dù Agentic AI mang lại tiềm năng to lớn, nhưng việc triển khai công nghệ này vào thực tế vận vẫn là thách thức với nhiều doanh nghiệp. Dưới đây là các điểm cần lưu ý:

• Hạ tầng kỹ thuật phức tạp: Để vận hành Agentic AI, doanh nghiệp cần kết hợp nhiều thành phần như mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), cơ chế điều phối tác vụ (orchestration), bộ nhớ dài hạn (long-term memory) và tích hợp công cụ bên ngoài (API, cơ sở dữ liệu). Điều này đòi hỏi hạ tầng điện toán mạnh, chi phí cao và đội ngũ kỹ sư giàu kinh nghiệm.
• Rủi ro an ninh: Khả năng ra quyết định độc lập của Agentic AI có thể tạo ra những lỗ hổng bảo mật do thiếu sự giám sát liên tục. Khi bị xâm nhập hoặc tấn công dựa trên dữ liệu đầu vào (Adversarial Attacks), Agentic AI có thể bị thao túng, dẫn đến những hậu quả không lường trước được. Do đó cần chọn lựa đối tác công nghệ cung cấp giải pháp uy tín, có độ bảo mật cao.
• Hành vi không mong muốn: Sự tự chủ của Agentic AI có thể  phát sinh của những hành vi mà người tạo ra hoặc người sử dụng không lường trước được. Do đó, quá trình ra quyết định mục tiêu của mô hình phải được thiết lập minh bạch, để khi có những trường hợp phát sinh, con người có thể dễ dàng hiểu và khắc phục các hành vi của Agentic AI.
• Các vấn đề đạo đức và xã hội: Có 3 vấn đề đạo đức cần cân nhắc: Tình trạng thất nghiệp khi Agentic AI tự động hóa quá nhiều công việc truyền thống của con người, cách xác định trách nhiệm cho các hậu quả nghiêm trọng khi một nhân sự AI đưa ra quyết định sai và các kết quả không công bằng hoặc phân biệt đối xử do các thiên kiến có trong dữ liệu huấn luyện khi Agentic AI ra quyết định trong các lĩnh vực như thực thi pháp luật hoặc tuyển dụng.

>>> Có thể bạn quan tâm:  Generative AI là gì? Tìm hiểu về ứng dụng của AI tạo sinh

Xu hướng Agentic AI đến 2026: Cơ hội cho doanh nghiệp Việt?

Từ nay đến 2026, Agentic AI được dự đoán sẽ bùng nổ nhờ sự trưởng thành của mô hình LLM và nhu cầu tự động hóa thông minh trong doanh nghiệp. Đây vừa là xu hướng toàn cầu, vừa là cơ hội để doanh nghiệp Việt Nam bứt phá.

• Phổ biến trong vận hành doanh nghiệp: Agentic AI sẽ trở thành “trợ lý số” trong nhiều lĩnh vực như quản lý chuỗi cung ứng, chăm sóc khách hàng, phân tích tài chính. Doanh nghiệp Việt có thể tận dụng để giảm chi phí, nâng cao hiệu suất.
• Kết hợp với GenAI để tạo lợi thế cạnh tranh: Thay vì chỉ dừng lại ở chatbot hoặc công cụ tạo nội dung, sự kết hợp GenAI và Agentic AI giúp doanh nghiệp vừa có khả năng sáng tạo, vừa có khả năng hành động theo mục tiêu, mang lại trải nghiệm toàn diện hơn cho khách hàng.
• Ứng dụng đa ngành: Bán lẻ, ngân hàng, y tế, giáo dục và logistics tại Việt Nam là những lĩnh vực tiềm năng để triển khai Agentic AI. Ví dụ: một ngân hàng có thể dùng Agentic AI để tự động phân tích hồ sơ tín dụng và đề xuất giải pháp tài chính phù hợp từng khách hàng.
• Cơ hội cho startup và doanh nghiệp công nghệ Việt: Việc sớm đầu tư nghiên cứu, xây dựng giải pháp dựa trên framework như LangChain, AutoGen, Semantic Kernel sẽ giúp doanh nghiệp Việt nhanh chóng tham gia vào chuỗi giá trị toàn cầu.

Đến 2026, Agentic AI không còn là khái niệm mới, mà sẽ trở thành một phần trong hệ sinh thái chuyển đổi số. Với lợi thế linh hoạt, doanh nghiệp Việt nếu bắt nhịp sớm sẽ nắm trong tay cơ hội vượt lên so với đối thủ quốc tế.

Tóm lại, Agentic AI mang lại tiềm năng ứng dụng thực tế rộng lớn và đa dạng, giúp cải thiện hiệu suất và tự động hóa trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Tuy nhiên, để phát huy hết tiềm năng của Agentic AI, việc cân bằng giữa tự chủ của AI và sự giám sát của con người là rất quan trọng. FPT.AI hy vọng qua bài viết này, bạn đã có cái nhìn sâu sắc hơn về các cơ hội và thách thức của Agentic AI. Nếu bạn quan tâm đến các giải pháp AI của FPT.AI, vui lòng liên hệ với chúng tôi qua email: support@fpt.ai hoặc hotline: 1900 638 399.